基于内容的图像检索原理及方法应用

《文献检索》检索报告要求及范例

《文献检索》检索报告 1、检索目的：通过检索检索，加深对课堂所学检索知识和检索方法的巩固，对 我馆订购的重要中外文数据库有形象而直观的认识，并熟练掌握有关中外文数据库的检索方法，通过检索掌握各种搜索语法的使用，提高针对专业课题进行检索的实际操作能力，特别是计算机信息检索的能力。 2、检索内容： 结合自己所学专业自选题目（课题不许重复），注意选题不要太大，一般应包含两个以上的关键词，并列出此选题的中英文题名。按照自选课题，进行文献检索，要求使用不同的检索方法和手段，给出检索结果页面截图，并列出检索结果条数和结果举例（5个为宜）。 4、检索说明及要求 1)本报告中的题录格式书写参照参考文献格式（见下页）。 2)检出篇（条）数指按检索词或检索式实际检出的篇（条）数，而非经人工筛 选的切题篇数。 3)检索步骤描述包括检索词、字段限定、检索途径（简单或高级检索等）及因 检索结果不理想而调整检索策略的过程。 4)在检索结果不理想时，如检出篇数为零时可进行检索词调整，在报告中应对 检索策略作说明。 5)“检索报告”为本课程考核形式，课程结束时统一打印上交。如两份检索报 告相同，两份均记为零分。 6)“检索报告”格式，封面如下下页所示，A4纸打印，正文部分中文宋体、 西文和数字Times New Roman，小四号，倍行距。 7)检索报告在10-15页，打印成册上交。

电子文献[序号］主要责任者．电子文献题名［文献类型/载体类型］．电子文献的出版或可获得地址，发表或更新的期/引用日期(任选)． 例：[21] 王明亮．中国学术期刊标准化数据库系统工程的［EB/OL］． ,1998-08-16/1998-10-04． 《文献检索》课程 检索报告 题目 ____________________ 姓名 专业 学号

基于颜色直方图的图像检索(实验分析)

基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的

添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。

4-基于内容的图像检索

研究生课程 数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.wendangku.net/doc/7b14008005.html,

基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？

为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现 人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？

●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?

●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题： 人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾 查询方式问题 为什么需要基于内容的图像检索?

基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？

软件工程-原理、方法与应用【第三版】复习总结

第一章绪论 1.每18个月芯片的性能和速度均提高一倍，每隔12年软件生产大约提高一倍。 2.软件：是能够完成预定功能和性能的可执行的计算机诚信度。包括使程序正常执行所需的数据，以及有关描述程 序操作和使用的文档。即：软件= 程序+ 文档 3.软件的特征： 软件的开发不同于硬件设计、不同于硬件制造、不同于硬件维修。 4.软件危机出现的原因： 软件维护费用的急剧上升，直接威胁计算机应用的扩大； 软件生产技术进步缓慢，是家居软件危机的重要原因。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5.软件工程学的范畴： 软件开发技术（软件开发方法学、软件工具、软件工程环境）、软件工程管理（软件管理学、软件经济学、度量学）。 6.软件工程：是指导计算机软件开发和维护的工程学科。它采用工程的概念、原理、技术和方法来开发与维护软件， 目的是为了实现按照预期的进度和经费完成软件生产计划，同时提高软件的生产率和可靠性。 7.软件的发展：大体经历了程序、软件、软件产品3个阶段。 8.工具和方法是软件开发技术的2大支柱。 9.3种编程泛型： 过程式编程泛型、面向对象编程泛型、基于构件技术的编程泛型 10.面向对象程序设计中，数据和操作被封装在一个对象中，对象之间则是通过消息相互联系。 11.构件：标准化/规格化的对象类。 12.常用变成力度的大小来比较3种编程泛型的差异。 粒度由小到大依次是：过程式编程范式、面向对象编程范式、基于构件的编程泛型。 13.软件工程的分化： 传统软件工程：结构化分析-》结构化设计-》面向过程编码-》软件测试 面向对象软件工程：OO分析与对象抽取-》对象详细设计-》面向对象的编码与测试 基于构件的软件工程（以可复用构件和测试工具为后盾）： 领域分析和测试计划定制-》领域设计-》建立可复用构件库-》按‘构件集成模型’查找与集成构件 14.分析先于设计，设计先于编码，使程序（的结构）适合于问题（的结构）。 第二章软件生存周期与软件过程 1.软件生存周期：计划、开发、运行3个时期。 需求分析-》软件分析-》软件设计-》编码测试-》软件测试-》运行维护 2.需求分析（用户视角）：功能需求、性能需求、环境约束、外部接口描述。 3.软件分析（开发人员视角）：建立与需求模型一致的，与实现无关的软件分析模型。 4.软件设计：总体设计/概要设计、详细设计（确定软件的数据结构和操作）。 5.单元测试通常与编码同时进行。 6.软件测试：单元测试、集成测试、系统测试。 7.Boehm软件生存周期的划分：系统需求、软件需求、概要设计、详细设计、编码纠错、测试和预运行、系统维护。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 8.瀑布模型特点：阶段间的顺序性和依赖性、推迟实现的观点、保证质量的观点。 9.瀑布模型存在的问题：只有在需求分析准确的前提下，才能得到预期的结果。 快速原型模型：原型系统只包括对未来系统的主要功能以及系统的重要接口。特点：快速开发工具、循环、低成本。种类：渐进型、抛弃型。

文献检索的基本原理英文版

See Chapter 1, 3 one of the basic principles of a literature search. The basic principles of literature search through the literature search is actually a search tool to find the information they need. The principle Simply put, the question is to identify and retrieve those stored in a retrieval system identification literature to compare two identification documents contain the same or need to retrieve the identification, put the logo features a literature retrieval system from in output, the literature is the literature search initially hit. This includes storage and retrieval of documents, as shown. Comparison and selection Stored procedure: the retrieval process ： Document Information Search topic Analysis Analysis Document Information feature Information retrieval questions Bibliographic indexing Expression Characterizat ion Express Infor matio Characteriz ation Express Information collection

基于内容的图像检索系统报告

第六届浙江省大学生电子商务竞赛 作品名称:基于内容的网络商品图像检 索系统 作品类别：技术类 2011年3月13日

目录 第1章项目背景 (3) 第2章关键技术介绍 (6) 第3章系统分析与设计 (8) 3.1需求分析 (8) 3.1.1功能性需求分析 (8) 3.1.2非功能性需求分析 (8) 3.2系统设计 (10) 3.2.1 总体结构设计 (10) 3.2.2 功能模块设计 (11) 3.2.3 检索流程设计 (12) 3.2.4数据存储设计 (14) 3.2.5 算法设计 (17) 第4章系统实现 (25) 4.1 数据采集模块 (25) 4.2 数据检索模块 (28) 4.3 数据显示模块 (29) 4.4 数据推送模块 (34) 第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36) 5.1目标市场 (36) 5.2盈利模式 (36) 5.3 系统推广策略 (37) 第6章财务分析 (41) 6.1搜索系统建设成本 (41) 6.2搜索引擎运行维护成本 (41) 6.3搜索系统宣传推广成本 (42) 第7章风险及对策 (43)

7.1市场风险及对策 (43) 7.2技术风险及对策 (43) 7.3项目风险及对策 (44) 7.4竞争风险及对策 (44) 第8章创新点 (45) 第9章总结 (46) 【参考文献】 (47)

第1章项目背景 随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。 早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。 在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。 基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术

基于颜色特征的图像检索算法的实现

目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)

基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。

软件工程-原理、方法及应用(史济民第二版)答案

软——应 课习题 件工程原理、方法与用后答案最完整版 绪论 1.什么是软件危机？为什么会产生软件危机？ 答：软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中遇到的一系列严重问题。 (1).软件维护费用急剧上升，直接威胁计算机应用的夸大。 (2).软件生产技术进步缓慢 2. 什么是软件生产工程化？工程化生产方法与早期的程序设计方法主要差别在哪里？ 答：结构化程序设计地出现，使许多产业界认识认识到必须把软件生产从个人化方式改变为工程化。采用工程的概念、原理、技术和方法开发与维护软件，把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来，以经济地开发出高质量的软件并有效地维护它，这就是软件工程，同时这也是工程化生产方法。 3. 分别说明（1）软件开发方法与开发工具；（2）软件技术与软件管理的相互关系。 答：（1）工具和方法，是软件开发技术的两大支柱，它们密切相关。当一种方法提出来并证明有效后，往往随之研制出相应的工具，来帮助实现和推行这种方法。新方法在推行初期，总有人不愿接受和采用。若将新方法融合于工具之中，使人们通过使用工具来了解新方法，就能更快促进新方法的推广。 （2）在工业生产中，即使有先进的技术和设备，管理不善的企业也不能获得良好的效益。 软件在生产中不能按质按时完成计划，管理混乱往往是其中的重要原因。所以对于一个理想的软件工程环境，应该同时具备技术和管理两个方面。 4.试从你的亲身实践，谈谈软件工具在软件开发中的作用。 答：用C++开发一个软件，是校园一卡通的模块。首先，要在编辑程序支持下在计算机中输入源程序。然后编译程序，把源程序翻译成目标程序。如果发现错误，就重新调入编辑程序对源程序进行修改。编译通过后，再调用连接程序吧所有通过了编译目标程序连同与之有关的程序连接起来，构成一个能在计算机上运行的可执行软件。编译程序，编辑程序，连接程序以及支持他们的计算机操作系统，都属于软件工具。离开这些工具，软件开发就是去了支持，变得十分困难和低效，甚至不能运行。5.什么是软件工程环境？谈谈你对环境重要性的认识。 答：方法与工具相结合，再加上配套的软、硬件支持就形成环境。例如在批处理时代，用户开发的程序是分批送入计算机中心的计算机的，有了错误，就得下机修改。程序员对自己写的程序只能继续地跟踪，思路经常被迫中断，效率难于提高。分时系统的使用，使开发人员从此能在自己的终端上跟踪程序的开发，仅此一点，就明显提高了开发的效率。 6. 何谓面向对象软件工程？简述它与传统软件工程在各型软件开发中的作用。 答：以面向对象程序设计为基础。 7. 软件按规模大小可分成哪几类？简述软件工程中各型软件开发中的作用。 答：按规模分为极小、小、中、大、甚大、极大。 （1）中小型软件：软件工程对改进软件质量，提高程序员生产率和满足用户的需求，有很大的作用。（2）大型软件：这类软件必须从头至尾坚持软件工程的方法，严格遵守标准文档格式和正规的复审制度，才能避免或减少混乱，真正开发出大型的软件。 8. 什么是形式化软件开发方法？实现这类开发的困难和出路在哪里？

6文献检索的原理方法与步骤

文献信息检索与利用课程教案 授课内容:第六讲文献信息检索原理及方法步骤 6.1 检索原理 广义的文献检索包含两个方面：A 将文献按一定的方式组织存储起来；B 根据用户的需要找出有关文献。文献检索的全称是文献的存储与检索，对用户而言，后者更为重要。只有经过组织的有序的信息集合体才能提供检索，编排、组织与检索查询有对应的关系，因此了解一个文献系统的组织方式也就找到了检索的根本方法。 文献存储和检索原理：是使用户的课题提问标识与检索系统中的信息特征标引标识尽相一致地选择与匹配。如图1—3：

图6—1 ⑴检索的本质：是信息用户的需求和信息集合的比较与选择，即匹配（match）的过程。从用户需求出发，对一定的信息集合（系统）采用一定的技术手段，根据一定的线索与准则指出（命中）（locat hit）相关信息。 ⑵检索点：每件信息都包含有其内部及外部特征（即信息的属性），文献与课题的主要特征信息可以用来作为检索的出发点和匹配依据，它们称作检索点（access point）,这些检索点包括分类、主题、著者、题名、机构名称、代码等。 ⑶检索手段：检索是通过检索工具（系统）来实现的，检索系统包含信息集合的载体和技术设备。按存储的媒体和技术手段来分，检索系统有两种：手工检索工具（印刷型的检索性刊物与参考工具书）和计算机检索系统（各种数据库）。 各种检索系统的检索原理基本相同。简单地讲，就是检索提问标识与存储在检索工具中的标引标识进行比较，两者一致或信息标引的标识包含着检索提问标识，具有该标识的信息就从检索工具输出，输出的信息就是检索命中的信息。 信息检索的全过程包括存储和检索两个过程。存储过程就是按照检索语言（主题词表或分类表）及其使用原则对原始信息进行处理，形成信息特征标识，为检索提供经过整序（即形成检索途径）的信息集合的过程。具体来说，信息的存储包括对信息的著录、标引以及编排正文和所附索引等。所谓信息的著录是按照一定的规则对信息的外表特征和内 容特征加以简单明确的表述。信息的标引是就信息的内容按

分子对接的原理,方法及应用

分子对接的原理，方法及应用 （PPT里弄一些分子对接的照片，照片素材文件里有） 分子对接 是将已知三维结构数据库中的分子逐一放在靶标分子的活性位点处。通过不断优化受体化合物的位置、构象、分子内部可旋转键的二面角和受体的氨基酸残基侧链和骨架，寻找受体小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，并预测其结合模式、亲和力和通过打分函数挑选出接近天然构象的与受体亲和力最佳的配体的一种理论模拟分子间作用的方法。 通过研究配体小分子和受体生物大分子的相互作用，预测其亲和力，实现基于结构的药物设计的一种重要方法。 原理： 按照受体与配体的形状互补，性质互补原则，对于相关的受体按其三维结构在小分子数据库直接搜索可能的配体，并将它放置在受体的活性位点处，寻找其合理的放置取向和构象，使得配体与受体形状互补，性质互补为最佳匹配 （配体与受体结合时，彼此存在静电相互作用，氢键相互作用，范德华相互作用和疏水相互作用，配体与受体结合必须满足互相匹配原则，即配体与受体几何形状互补匹配，静电相互作用互补匹配，氢键相互作用互补匹配，疏水相互作用互补匹配） 目的： 找到底物分子和受体分子的最佳结合位置 问题： 如何找到最佳的结合位置以及如何评价对接分子之间的结合强度 方法： 1、首先建立大量化合物的三维结构数据库 2、将库中的分子逐一与靶分子进行“对接” 3、通过不断优化小分子化合物的位置以及分子内部柔性键的二面角，寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，计算其相互作用及结合能 4、在库中所有分子均完成了对接计算之后，即可从中找出与靶标分子结合的最佳分子 应用： 1）直接揭示药物分子和靶点之间的相互作用方式 2）预测小分子与靶点蛋白结合时的构象 3）基于分子对接方法对化合物数据库进行虚拟筛选，用于先导化合物的发现

基于颜色特征的图像检索

基于颜色特征的图像检索

摘要 随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。 本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I

ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II

基于内容的图像检索技术

第二部分 基于内容的图像检索技术 近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。这些数字图像中包含了大量有用的信息。然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。 基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。这个领域的发展主要来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。 应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。 下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：用户可以向系统提出查询要求，系统根据查询要求返回查询结果，用户还通过对查询结果的相关反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。

4文献检索的原理方法与步骤1

重点：文献检索的方法步骤 难点：文献检索原理 授课内容:第四章文献信息检索原理及方法步骤 4.1 检索原理 文献检索包含文献的存储与检索两个部分，对用户而言，后者更为重要。只有经过组织有序的信息集合体才能提供检索的途径，才有用于检索的功能。文献的编排、组织与检索查询有对应的关系，因此了解一个文献系统的组织方式也就找到了检索的根本方法。 ⑴检索点：每件信息都包含有其内部及外部特征（即信息的属性），文献与课题的主要特征信息可以用来作为检索的出发点和匹配依据，它们称作检索点（access point）,这些检索点包括分类、主题、著者、题名、机构名称、代码等。 ⑵检索手段：检索是通过检索工具（系统）和检索方式方法来实现的。无论是用手工检索书本式的工具，还是用计算机检索数据库获取文献资料，都有分类、主题、代码等多种检索途径。 ⑶检索系统：包含网络条件、技术设备（存储服务器、计算机）及文献信息集合体（数据库）。 检索系统按存储的媒体和技术手段来分，检索系统有两种：手工检索工具（印刷型的检索性刊物与参考工具书）和计算机检索系统（各种数据库）。

文献存储和检索原理：是使用户的课题提问标识与检索系统中的信息特征标引标识尽相一致地选择与匹配。如图1—3： 图6—1 信息用户的需求和信息集合的比较与选择，即匹配的过程。从用户需求出发，对一定的信息集合（系统）采用一定的技术手段，根据一定的线索与准则指出（命中）相关信息。 各种检索系统的检索原理基本相同。简单地讲，就是检索提问标识与存储在检索工具中的标引标识进行比较，两者一致或信息标引的标识包含着检索提问标识，具有该标识的信息就从检索工具输出，输出的信息就是检索命中的信息。 信息检索的全过程包括存储和检索两个过程。存储过程就是按照检索语言（主题词表或分类表）及其使用原则对原始信息进行处理，形成信息特征标识，为检索提供经过整序（即形成检索途径）的信息集合的过程。具体来说，信息的存储包括对信息的著录、标引以及编排正文和所附索引等。所谓信息的著录是按照一定的规则对信息的外表特征和内 容特征加以简单明确的表述。信息的标引是就信息的内容按一定的分类表或主题词表给出分类号或主题词。检索过程则是按照同样的分类表（或主题词表）及组配原则分析课题，形成检索提问标识，根据存储所提供的检索途径，从信息集合中查获与检索提问标识相符的信息特征标识的过程。因此

毕业设计(论文)-基于颜色特征的图像检索方法研究与实现

本科毕业论文 (科研训练、毕业设计) 题目：基于颜色特征的图像检索 方法研究与实现 姓名： 学院：信息科学与技术 系：计算机 专业：计算机 年级：2004 学号：04120074 指导教师（校内）：职称：教授 指导教师（校外）职称： 年月日

基于颜色特征的图像检索方法研究与实现 【摘要】本文介绍了一个基于改进的加权颜色直方图的图象检索系统。 本系统通过将基于改进的加权的局域颜色直方图的图像检索方法和全局直方图的图像检索方法相结合，提高查全率和查准率。其中，基于分块局域直方图的检索方法利用了图像中间部分的重要性，将图像平均划分成3×3个子块，取中间一块的图像，计算其与参考位图相应位置的颜色特征距离，再计算原图的颜色直方图与参考位图的颜色特征距离，分别赋予权值后得出的值就是图像之间内容的相似程度。本文引入欧氏距离的相似性度量方法实现图像检索。实验表明，该方法具有较好的查全率和查准率。 【关键字】图像检索，颜色特征，颜色直方图，相似性度量方法

CONTENT-BASED IMAGE RETRIEV AL SYSTEM LEARN AND REALIZATION ABSTRACT This image retrieval system is based on a improved weighted color histogram. With combining the improved image retrieval algorithem of based on the weighted central-block color histogram and the image retrieval algorithem of overall histogram, the recall rate and the rate of search is improved . Using the importance of the image of the middle part, the retrieval method based on the block local histogram divide a picture into an average o f 3 × 3 sub-blocks. Choose the middle one , calculate the colour feature distance between the middle block of original image and the middle block of reference image .Then calculate the colour feature distance between the original image and reference image. Weighted with fixed value , we can get the similarity between them. We introduce the Euclidean distance measurement methods to achieve similar image retrieval. The experiments show that the method has a better recall rate and the rate of search. Keywords: Image Retrieval, features of color,color histogram, similar methods of measurement

基于内容的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术研究 学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程 〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。 关键词：图像检索、内容、语义 引言 随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术 基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层： （1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。 （2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征 颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征 形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立